[GA4] 구글 애널리틱스 데모 계정으로 기본 보고서 카테고리 분석하기

 

내 블로그와 연결한 GA4 보고서 개요

저번 포스팅에서는 구글 애널리틱스 계정을 생성하고 개인 블로그 Tistory에 GA4를 연결하는 방법에 대해 다뤘습니다.

[GA] 구글 애널리틱스 계정 생성 후 블로그에 연결하기

아무래도 제 블로그 규모가 작기 때문에 연결한지 일주일이 안 된 현시점에서는 유의미하게 분석할 만한 데이터가 부족하다고 느껴집니다. 데이터가 쌓이는 데에 걸리는 시간 동안, 사용자 누구나 액세스할 수 있도록 구글에서 제공하는 데모 계정을 통해 GA4를 실습해 보고자 합니다.

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구글 데모 계정 액세스

[애널리틱스 고객센터 - 데모계정]에 접속하면 Google Merchandise Store와 Flood-It!의 데모 계정 권한을 부여받을 수 있습니다.

• Google Merchandise Store : 구글 브랜드의 상품을 판매하는 전자상거래 사이트
• Flood-It! : 주어진 기회 내에서 게임 보드 전체를 한 색상으로 가득 채워야 하는 전략 퍼즐 게임 앱

둘 중 전자상거래 사이트인 Google Merchandise Store를 분석해 보려고 합니다.

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GA4 카테고리

GA4에는 크게 홈, 보고서, 탐색, 광고, 구성 카테고리가 있습니다.

• 홈 : GA4의 주요 지표를 종합적으로 확인
• 보고서 : 다양한 보고서를 이용해 비즈니스 파악
• 탐색 : 사용자가 직접 지정한 기법을 사용하여 데이터에 대한 심층적인 내용 파악
• 광고 : 기여도 보고서를 토대로 전화 경로 및 채널 실적 파악
• 구성 : 이벤트, 전환수, 잠재고객, 사용자 속성 확인

5개의 최상위 카테고리 아래에 각각 하위 카테고리가 존재하는데, 그건 각 카테고리를 다룰 때 알아보도록 합시다.

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GA4 보고서

보고서 개요

보고서 개요에서는 사용자에 관한 정보 및 웹사이트 또는 앱에서의 사용자 참여에 대한 중요한 정보 확인할 수 있습니다.
GA4에서 기본적으로 제공하는 보고서 그룹이 포함되어 있으며, 유용한 정보를 통해 맞춤 통계를 만들어 중요한 측정항목을 모니터링할 수 있습니다.

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실시간 개요

실시간 보고서에서는 새 캠페인과 사이트 변경사항이 트래픽에 미치는 영향을 즉시 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.

• 지난 30분간 사용자 수(분당)
• 소스, 매체 또는 캠페인별 사용자 : 사용자가 유입되는 위치
• 잠재고객별 사용자 또는 신규 사용자 : 사용자 분석
• 페이지 제목 또는 화면 이름별 사용자 : 사용자의 관심을 유도하는 콘텐츠
• 이벤트 이름별 이벤트 수 : 사용자가 트리거하는 이벤트
• 이벤트 이름별 전환 : 사용자가 완료하는 전환

 

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사용자 - > 인구통계

사용자의 하위 카테고리인 인구통계 개요

인구통계를 사용하면 사용자가 온라인 탐색 및 구매 활동을 통해 표현하는 관심분야와

함께 사용자의 연령, 위치, 언어, 성별을 기준으로 사용자를 분류할 수 있습니다.

 

- 분석

국가별 사용자

언어별 사용자

국가별 사용자를 분석하면 United States 사용자 수가 가장 많고 그 뒤로 India - Canada - China - Japan - Taiwan - South Korea 가 따르고 있습니다. 국가를 기준으로 하면 대한민국은 7등임에 비해 언어를 기준으로 하면 한국어가 5등인 것을 확인할 수 있습니다. 같은 언어를 쓰는 국가들이 공용어로 묶임에 따라 대한민국(한국어)의 순위가 상승한 것으로 보이는데요.

제 예상이 맞았는지 확인하고자 언어, 국가 2개의 기준을 동시에 주었습니다. 예상대로 같은 언어를 쓰는 국가들이 대표 공용어(English, Chinese)로 묶여 대한민국(한국어)의 순위가 상승한 것으로 보입니다. 또한, United States는 50개의 자치구와 1개의 수도구를 가진 연방공화국이라는 특성에 맞게 같은 나라 안에서도 English외에 다양한 언어(Spanish)가 나타나는 것을 확인할 수 있습니다.

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사용자 - > 기술

사용자의 하위 카테고리인 기술 개요

기술은 잠재고객이 사용하는 기술별로 트래픽이 표시됩니다.

 

- 분석

플랫폼 별 사용자 / 기기 카테고리 별 사용자

전자상거래 웹 사이트이다보니 플랫폼 별 사용자가 WEB 100%로 되어 있는 것을 확인할 수 있네요.
기기 카테고리 별 사용자를 보면 DESKTOP 61.9%로 압도적이고 그 뒤를 MOBILE 33.4% TABLET 4.7%이 따라오는데요.

 

기기 가테고리

자세히 살펴보면 desktop의 사용자는 42,593명, 새 사용자는 34,304, 참여 세션수는 49,019입니다. 사용자보다 참여 세션수가 많은 것을 보아 동일 사용자가 1번 이상의 세션을 시작했다고 예상할 수 있는데, 이를 증명하듯 사용자당 참여 세션수가 1.15인 것을 확인할 수 있습니다. desktop 기기를 이용한 방문자가 총 수익이 272,660달러로 가장 높은 수익을 달성하는 것을 보아, 사업적 측면에서 가치 있는 방문자라고 생각할 수 있습니다. 이 분석을 통해 웹사이트를 desktop에서 보다 편리하게 개편할 수도 있겠네요.
저는 전환을 purchase 이벤트로 필터를 걸어 결과를 확인했는데 특이하게도 smart TV는 77.78%로 가장 높은 참여율을 기록했음에도 구매로의 전환은 0번인 것을 발견하였습니다.

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Life cycle(수명주기) - > 기술

수명 주기를 사용하면 획득에서 유지에 이르기까지 고객 사용자 여정의 각 단계에서 사용자 활동을 분석할 수 있습니다.
획득은 트래픽이 발생한 위치, 사용자가 사이트 또는 앱에 도달하는 방법, 트래픽을 유도하기 위해 사용하는 마케팅 활동에 대한 정보를 확보할 수 있습니다.

 

- 분석

첫 사용자 기본 채널 그룹별 새 사용자

첫 사용자 기본 채널 그룹은 크게 Organic Search, Direct, Paid Search, Paid Video, Email로 나눌 수 있습니다. 저는 유료 검색 광고에서 발생하는 Paid search, 유료 동영상 광고를 클릭하고 웹페이지를 방문하는 Paid Video에 눈길이 가는데요. 둘 다 유료임에도 불구하고 평균 참여 시간, 총 수익에서 큰 차이를 보이고 있습니다. Paid search는 평균 참여 시간이 1분 04초인데 Paid video는 20초로 약 3배의 차이가 나고 있습니다. 특히 총 수익을 보면 Paid search는 2422달러를 발생시켰으나 Paid Video는 수익이 0으로 실제로 수익에 영향을 주지 않았음을 확인할 수 있습니다. 과연 Paid Video를 지속할 필요성이 있을지에 대해 생각해 봐야겠네요.

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Life cycle(수명주기) - > 참여도

참여를 사용하면 사용자가 트리거하는 이벤트 및 전환 이벤트는 물론

사용자가 방문하는 웹페이지 및 앱 화면을 기준으로 사용자 참여 발생 시간을 측정할 수 있습니다.

 

- 분석

참여도 - 이벤트

 

• view_promotion : 사용자가 프로모션을 조회할 때
• view_item_list : 사용자가 상품 또는 서비스 목록을 조회할 때
• page_view : 페이지가 로드되거나 활성 사이트에서 브라우저 기록 상태가 변할 때
• user_engagment : 앱이 포그라운드에 있거나 웹페이지가 최소 1초간 포커스 내에 있을 때
• scroll : 사용자가 각 페이지에서 처음으로 하단에 도달할 때(세로 기준으로 페이지의 90% 이상이 표시될 때)
• view_item : 사용자가 상품을 조회할 때
• session_start : 사용자가 앱 또는 웹사이트에 참여할 때
• view_cart : 사용자가 장바구니를 조회할 때
• predicted_top_spenders : (맞춤 이벤트)
• first_visit : 사용자가 웹사이트를 처음 방문하거나 애널리틱스를 사용하는 Android 인스턴트 앱을 처음으로 실행할 때

view_promotion가 가장 많이 발생하고 view_item_list가 따르고 있는 것을 보아 전자상거래 웹 사이트의 특성이 잘 나타난다고 볼 수 있습니다. page_view의 이벤트 수가 528,589이고 scroll의 이벤트 수가 257,461인 것을 보아 약 30% 페이지들만이 90% 이상 스크롤 했음을 예상할 수 있습니다.

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수익 창출

수익 창출을 사용하면 웹사이트 또는 앱의 상품, 광고, 구독에서 발생하는 수익을 확인할 수 있습니다.

 

- 분석

상품 브랜드 별 수익

기준을 상품 브랜드별로 설정하여 전자상거래 구매 보고서를 확인했습니다.

상품 브랜드별로 기준을 했는데 왜 유입 채널같이 생긴 것들이 나오지..? 하고 헷갈렸는데, 구글 브랜드의 상품을 판매하는 회사답게 상품 브랜드 자체 상품군이었던 거 있죠 ㅎㅎ... GA4를 기반으로 Google 브랜드가 177,184달러로 가장 많은 상품 수익을 내고 있습니다. Super G 브랜드는 조회 수 대비 장바구니 추가 비율이 46.14%로 가장 높았으나 정작 상품 구매 수량은 142개, 상품 수익은 982달러에 그치고 있습니다. 따라서 어떤 이유에서 상품 구매까지 흐름이 연결되지 않았는지에 대해 고민할 필요가 있어 보입니다. 또한 수익률을 기준으로 상품 브랜드를 재정립할 수 있습니다.

 

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유지

유지율을 사용하면 사용자가 처음 방문한 후 웹사이트 또는 모바일 앱을 이용하는 빈도와 기간을 확인할 수 있습니다.

 

- 분석

새 사용자 수는 5.9만, 재사용자는 1만으로 고객 유지가 잘 안되고 있는 걸로 확인됩니다. 일회성으로 구매하고 다시 재구매로 이루어지는 고객이 적은 것이라 예상이 됩니다. 구글 머천다이즈를 보면 따로 고객 후기를 남길 수 있는 곳이 없기 때문에 구매한 고객이 더 이상 사이트에 머물 이유가 없어 보이는 점이 아쉽습니다.

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마치며

이번 포스팅에서는 카테고리를 대략적으로 알아보고, 보고서의 하위 카테고리를 분석해 보았습니다.
데모 계정이다 보니 계정 데이터 액세스 권한이 제한되어 있고, 속성을 컨트롤하지 못하는 것은 아쉬웠지만
실제로 구글에서 운영하는 전자상거래 웹사이트라 데이터가 잘 축적되어 있어 GA4 공부에 도움이 되었습니다.
다음 포스팅에서는 오늘 다룬 보고서를 제외한 나머지 카테고리에 대해 공부하고 글을 적도록 하겠습니다.